『壹』 PHP秒杀系统的流程是怎样
这个就不要想了,如果谁都会写了,谁都能秒杀了,这种东西要自己去研究的
『贰』 如何搭建秒杀场景下的运维架构
秒杀及免费券活动，在活动开始的时候，访问量是呈直线式的飙升，瞬时的峰值访问量通常会是平时的好几十倍，而每一次请求都会透过运维的负载均衡系统到后端的各业务系统，对负载均衡系统的稳定性有着非常高的要求，所以在架构上要做到高可用性和可扩展性。在管理上要做到灵活性。对业务又要做到容错性。
首先是容量预估。先通过获取预期的销量数据，再根据以往的经验及公司推广的力度做相应的容量预判。然后是做风险预估及预案，对各核心系统及外部资源都要做好相应的风险控制。最后就是通过灾演去真实还原各种可能存在的风险，验证整个系统架构的可用性。
对于运维系统而言，一是要有非常直观的监控系统，便于在第一时间去定位问题、分析问题，二是要有非常灵活的自动化系统，便于在问题发生时进行快速处理。
大促前，通常会提前10天完成线上扩容，通过这个周期去观察新资源的稳定性， 接下来就要做真实的线上灾演，灾演包括各个系统的故障模拟和风险预案，故障模拟会真实地去模拟线上故障来验证整个运维系统架构的高可用性和容错性，同时在处理问题的过程中，通过灾演提高运维团队的响应速度以及和其他兄弟团队的配合度，以保证问题处理时的有序性。
风险预案主要就是要确保一切备用方案在启用时的正确性。只有真正的去验证过，在遇到问题时，大家才有信心去操作。
大促时的问题处理基本就是遵循灾演流程，让问题快速消化掉，同时随时要做好快速扩容的准备为各业务线系统提供稳定的保障。
工作中，难免都会遇到这样的情况，在临时解决后，会对问题进行划分，如果是风险较高的问题，会放到之后的灾演中，如果是周期性的，会考虑做成平台功能，自动处理。 如果是必须人工化的，就会做成SOP。
刚从技术转向管理时，前期还是习惯性的冲到第一线，去攻坚和解决技术难题，后来在意识到这个问题后，才将更多的精力投入在人才的培养上面，在保证质量及稳定的前提下，只做方向上的把控，让大家真正放手去做，通过这样的方式迫使大家在短时间都迅速的成长了起来。
注重团队氛围的建设，鼓励创新，鼓励大家把自己真实想法提出来，通过讨论确定阶段性目标，让大家都真正参与进来，为共同的目标奋进，在这种轻松平等的环境下，团队的创造性及积极性也有所保证。
新兴技术的兴起，确实会对传统的运维模式产生一些变化，所以对运维工程师的要求也会越来越高，运维工程师在工作中，会接触到不少的开源产品及新的技术，所以很多时候要站到一个更高的角度去看问题。而新技术的出现也会迫使大家去学习，去思考怎样将工作变得更有效率，更有价值。 这个过程本身就是一个学习和积累的过程，在知识的积累上，最好是能做到深广结合，切勿浅尝则止。
运维架构本身不会涉及具体的业务，所以应该会比较有共性，而如何在大流量、高并发的情况下，做好这一环节的支撑。
『叁』 java秒杀系统如何实现
如果是jsp登录PHP 那就模拟一个PHP登录的post提交到php的登录程序。 如果php登录jsp 那就模拟jsp登录的post提交到jsp的登录程序
『肆』 秒杀系统架构如何设计
这种高频系统需要考虑的因素很多。
如果在一分钟内会有上百万次请求， 那么1秒钟就要处理1万多次请求。 那么我们分析一下延迟：
网络延迟
系统IO延迟
内存延迟
缓存延迟
数据库延迟
对于网络延迟，没有很好的解决方法，这个跟用户的网络环境有关
对于系统IO， 不太推荐用多线程以及线程池模型。 多线程创建销毁都会有很大的额外开销， 线程池会有等待延迟。 推荐使用libevent这类多路io的框架， 可以在一个线程内完成IO非常轻量
对于内存延迟， 如果我们在短时间内要做大量的业务，建议使用slab这类内存对象方式分配内存，这样可以减少内存分配器带来的开销。 处理完的业务可以放在队列中，可以单独设计一个线程处理队列来给用户response（response延迟并不是那么重要）。另外有大量优化的地方， 例如排除cpu缓存伪共享，集成第三方高性能内存分配器等等手段， 如果有需求可以研究一下。
一般秒杀系统session数据会放在缓存中，例如redis。 如果请求多了， 那么流量会全部压到一个redis的server上，会造成轻微延迟（redis是单线程队列）， 这时候可能需要做一个主从系统，不过公司的硬件环境不好有可能会有反效果， 一般情况下1s处理几万次请求还是没有多大问题的。
数据库不要动态写，肯定慢，秒杀结束后一次性把redis的transactions 同步进去。
处理IO建议不要直接用后台服务器， 建议做几个io服务器和客户端连接， 接到客户端请求后用rpc框架投到你的后台。 一个电脑的socket多了后性能下降很快。
『伍』 如何设计一个秒杀系统
（纯分析一波，如果有什么方面没考虑到，希望各位大咖见谅，并且给我提点哦~ 可以继续完善） 首先, 在购票方面, 最主要的一点是要防止黄牛囤积大量票, 第二步在防止黄牛用自己的账号随便买票, 第三步才考虑完全杜绝黄牛为其他人代购票。 首先说图片验证码, 图片验证码的作用就是用在最后一步的, 至于为什么不是用于防止黄牛大量囤积或者用于防止黄牛用自己的账号买票, 因为图片验证码总有一个概率通过,根据现在的验证码规则, 在8个图中选择1~3个图,那么随机选一个选中的概率就是1/(8C1+8C2+8C3)=1/92≈1.086% （应用一下中学排列组合知识，C 表示组合数）,也就是说, 黄牛买100次票就会有一次抢到票, 这对于一般用户来说这是没用的, 一般的用户就算有这个软件, 100次才有一次那需要的次数也太多了，但对于大量囤积票来说，这就足够了，一个机器人100趟车只能抢到一次，开几十几百个机器人抢就是了，有钱想囤积多少都可以。而防止黄牛拿自己的账号买票也是不行的，黄牛人工操作，你总没办法吧，手工买票，就像以前的黄牛都是到火车站排队去买票一样。 那么对于这三点来说，我们应该怎么样设计才能防止呢，一点一点来说： 一、 如何防止黄牛大量囤积票 这就是还是要从概率的方面考.
『陆』 如何设计一个秒杀系统，小米秒杀系统设计
目前小米4等机型在小米官网已经现货发售，无需抢购。 小米4是小米公司在2014年7月22日正式发布的。 小米手机 4 采用了高通骁龙801手机处理器，内含四个Krait 400 2.5GHz 处理核心。运算速度提升14%，性能更强大。支持4G网络，下行峰值速率最高可达到132Mbps，上传的速度可达31Mbps。 小米手机4 采用了高色彩饱和度夏普 / JDI 屏幕，达到95%NTSC色域，令色彩表现力更加丰富。还有全新升级的阳光屏，采用“像素级动态对比度调整”技术，在刺眼的阳光下，也可享受清晰的浏览体验。 小米手机4 采用索尼 / 三星堆栈式图像传感器，通过减少片上微透镜与感光二极管的距离，使其更容易集合光线。支持硬件更丰富、噪点更少的照片。 小米手机4 内置红外遥控功能，支持与红外接受设备的传输协议，可以通过专门为这一功能定制的小米遥控器App，遥控家里电视、空调等支持红外协议的家用电器。 精心打磨的不锈钢金属边框、镁合金极轻构架成就了坚固的机身，超窄边屏幕的精妙设计，宛如艺术品般的后盖赋予了小米手机舒适的手感。 小米4目前有黑、白2色可选，容量为2GB内存＋16GB高速闪存。具体价格请以小米官网为准。
『柒』 如何实现“秒杀”系统
因为秒杀活动只是网站营销的一个附加活动，这个活动具有时间短，并发访问量大的特点，如果和网站原有应用部署在一起，必然会对现有业务造成冲击，稍有不慎可能导致整个网站瘫痪。
2） 高并发情况以及数据库的负载
用户在秒杀开始前，通过不停的刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器、数据库服务器造成极大的负载压力。
3） 突然增加的网络和服务器带宽
假设商品页面大小200K（主要是商品图片大小），那么需要的网络和服务器带宽是2G（200K×10,000），这些网络带宽是因为秒杀活动新增的，超过网站平时使用的带宽。
4） 直接下单
秒杀的游戏规则是到了秒杀时间才能开始对商品下单购买，在此时间点之前，只能浏览商品信息，不能下单。而下单页面也是一个普通的URL，如果得到这个URL，不用等到秒杀开始就可以下单了。
5） 防止机器秒杀
防止网上的一些“秒杀器”
针对上面的5个问题，对应的策略如下：
1） 秒杀系统独立部署
为了避免因为秒杀活动的高并发访问而拖垮整个网站，使整个网站不必面对蜂拥而来的用户访问，将秒杀系统独立部署，如果需要，还可以使用独立的域名，以和网站完全隔离，即使秒杀系统崩溃了，也不会对网站造成任何影响。
2） 秒杀商品页面静态化
秒杀商品页面重新设计，不使用网站原来的商品详情页面，页面内容静态化：商品描述，商品参数，成交记录，用户评价全部写入一个静态页面，用户请求不需要经过应用服务器的业务逻辑处理，也不需要访问数据库。所以秒杀商品服务不需要部署动态的Web服务器、数据库服务器。
3） 租借秒杀活动网络带宽
对于因为秒杀新增的网络带宽，必须和运营商重新购买或者租借。为了减轻网站服务器的压力，需要将秒杀商品页面缓存在CDN，同样需要和CDN服务商临时租借新增的出口带宽。
4） 动态生成随机下单页面URL
为了避免用户直接访问下单页面URL，需要将该URL动态化，即使秒杀系统的开发者也无法在秒杀开始前访问下单页面的URL。办法是在下单页面URL加入由服务器端生成的随机数作为参数，在秒杀开始的时候才能得到。
5） 防止“秒杀器”感觉很难，
因为似乎总是有办法可以跳过设置的“障碍”。真正做到防止，仅靠webserver怕是很难防范，一般的做法都是增加一些人为的“障碍”，比如：
注册时有一定的门槛，像皮皮书屋一样，通过输入程序执行结果作为验证 –à之前批量手工注册
参加秒杀的积分或者等级策略 -à 挂太阳，就如同你当你为了升级QQ等级的时候一直挂着QQ一样。
验证码，阻止自动化操作 -à 可以图像识别
ip阻止 –à 但是ip可以伪造,可以代理
『捌』 C#怎么使用redis实现秒杀功能
大概思路吧：
秒杀系统的架构设计
秒杀系统，是典型的短时大量突发访问类问题。对这类问题，有三种优化性能的思路：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
下面介绍一下为什么上述三种性能优化思路能够解决秒杀系统的性能问题：
写入内存而不是写入硬盘
传统硬盘的读写性能是相当差的。SSD硬盘比传统硬盘快100倍。而内存又比SSD硬盘快10倍以上。因此，写入内存而不是写入硬盘，就能使系统的能力提升上千倍。也就是说，原来你的秒杀系统可能需要1000台服务器支撑，现在1台服务器就可以扛住了。
你可能会有这样的疑问：写入内存而不是持久化，那么如果此时计算机宕机了，那么写入的数据不就全部丢失了吗？如果你就这么倒霉碰到服务器宕机，那你就没秒到了，有什么大不了？
最后，后面真正处理秒杀订单时，我们会把信息持久化到硬盘中。因此不会丢失关键数据。
Redis是一个缓存系统，数据写入内存后就返回给客户端了，能够支持这个特性。异步处理而不是同步处理
像秒杀这样短时大并发的系统，在性能负载上有一个明显的波峰和长期的波谷。为了应对相当短时间的大并发而准备大量服务器来应对，在经济上是相当不合算的。
因此，对付秒杀类需求，就应该化同步为异步。用户请求写入内存后立刻返回。后台启动多个线程从内存池中异步读取数据，进行处理。如用户请求可能是1秒钟内进入的，系统实际处理完成可能花30分钟。那么一台服务器在异步情况下其处理能力大于同步情况下1800多倍！
异步处理，通常用MQ(消息队列)来实现。Redis可以看作是一个高性能的MQ。因为它的数据读写都发生在内存中。分布式处理
好吧。也许你的客户很多，秒杀系统即使用了上面两招，还是捉襟见肘。没关系，我们还有大招：分布式处理。如果一台服务器撑不住秒杀系统，那么就多用几台服务器。10台不行，就上100台。分布式处理，就是把海量用户的请求分散到多个服务器上。一般使用hash实现均匀分布。
这类系统在大数据云计算时代的今天已经有很多了。无非是用Paxos算法和Hash Ring实现的。
Redis Cluster正是这样一个分布式的产品。
使用Redis实现描述系统
Redis和Redis Cluster（分布式版本），是一个分布式缓存系统。其支持多种数据结构，也支持MQ。Redis在性能上做了大量优化。因此使用Redis或者Redis Cluster就可以轻松实现一个强大的秒杀系统。
基本上，你用Redis的这些命令就可以了。
RPUSH key value
插入秒杀请求
当插入的秒杀请求数达到上限时，停止所有后续插入。
后台启动多个工作线程，使用
LPOP key
读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
或者使用LRANGE key start end命令读取秒杀成功者的用户id，进行后续处理。
每完成一条秒杀记录的处理，就执行INCR key_num。一旦所有库存处理完毕，就结束该商品的本次秒杀，关闭工作线程，也不再接收秒杀请求。
要是还撑不住，该怎么办
也许你会说，我们的客户很多。即使部署了Redis Cluster，仍然撑不住。那该怎么办呢？
记得某个伟人曾经说过：办法总比困难多！
下面，我们具体分析下，还有哪些情况会压垮我们架构在Redis（Cluster）上的秒杀系统。
脚本攻击
如现在有很多抢火车票的软件。它们会自动发起http请求。一个客户端一秒会发起很多次请求。如果有很多用户使用了这样的软件，就可能会直接把我们的交换机给压垮了。
这个问题其实属于网络问题的范畴，和我们的秒杀系统不在一个层面上。因此不应该由我们来解决。很多交换机都有防止一个源IP发起过多请求的功能。开源软件也有不少能实现这点。如linux上的TC可以控制。流行的Web服务器Nginx（它也可以看做是一个七层软交换机）也可以通过配置做到这一点。一个IP，一秒钟我就允许你访问我2次，其他软件包直接给你丢了，你还能压垮我吗？
交换机撑不住了
可能你们的客户并发访问量实在太大了，交换机都撑不住了。
这也有办法。我们可以用多个交换机为我们的秒杀系统服务。
原理就是DNS可以对一个域名返回多个IP，并且对不同的源IP，同一个域名返回不同的IP。如网通用户访问，就返回一个网通机房的IP；电信用户访问，就返回一个电信机房的IP。也就是用CDN了！
我们可以部署多台交换机为不同的用户服务。 用户通过这些交换机访问后面数据中心的Redis Cluster进行秒杀作业。
总结
有了Redis Cluster的帮助，做个支持海量用户的秒杀系统其实So Easy！
这里介绍的方案虽然是针对秒杀系统的，但其背后的原理对其他高并发系统一样有效。
最后，我们再重温一下高性能系统的优化原则：
写入内存而不是写入硬盘
异步处理而不是同步处理
分布式处理